FP&A DXコンサルティング

日本企業がFP&Aを導入するうえで、組織、プロセス、人材、システム・ツールの観点から、「経営の意思決定支援強化」や「財務分析の高度化」が課題となっています。

FP&Aで「何を」、「どのように」実現したいのかを「基本構想書」として可視化し、また、導入に向けて「いつまでに」、「誰が」、「何を」するのかを「導入計画」として可視化することで、釈然としないFP&A構想を明白化したうえで導入計画を策定します。

FP&A導入に向けた構想策定におけるサービス提供アプローチとして、基本構想が「絵に描いた餅」とならないように、戦略策定から体制定義、プロセス定義をフェーズに分け、導入計画への落とし込みを実施します。

不確実性への対応、時間とリソース・人材の不足、計画の形骸化など様々な課題を抱える日本企業において、VUCA時代の今こそ中長期的ビジョンの可視化が必要になります。

企業の目指す方向性や具体的な目標の社内認識共通化および一体感の醸成、業績管理指標の明確化による客観的な業績評価の実現および意思決定の迅速化、定期的な見直しによる変化への柔軟な対応力の向上（FP&A業務との連動）による10年後のビジネス環境予測を起点に経営目標や戦略をお客様と共に策定します。

中期経営計画策定におけるサービス提供アプローチとして、経営層の意志・ビジョンだけでなく、財務データ及び業績、競合・顧客分析などを踏まえて、検討テーマを選出し、多角的な視点や分析を持って中期経営計画の策定を支援します。

Excelベースの手作業や部門間での重複作業などプロセスの非効率性をはじめとして、データの分断、制度と柔軟性の欠如、意思決定の遅延など、予算策定における課題は様々あります。

AI・機械学習を活用した需要予測と予算シミュレーションやリアルタイムでの予実管理とローリングフォーキャストの実現、部門間連携を促進するコラボレーションプラットフォームの構築、経営ダッシュボードによる意思決定の高速化など、データドリブンな予算策定プロセスの構築により、経営の意思決定スピードと精度の向上を実現します。

予算策定のDX化による経営基盤強化におけるサービス提供アプローチとして、めに現状分析と診断を行い、業務プロセス・システムの現状把握、課題の可視化と優先順位付けを実施します。次に、DX推進計画の立案や投資対効果の算定など戦略・ロードマップの策定を実施します。策定したロードマップを基に、プラットフォーム構築及びデータ統合、AI／MLモデルの開発・実装を進めていきます。成果として、予測精度の向上、データ活用度の向上、予算策定期間の短縮などが期待されます。

予測精度の限界や分析の遅延、データの断片化や分析の硬直化など予測・分析業務においても様々な課題があります。

機械学習による高精度予測、リアルタイム分析基盤、シナリオプランニング、インタラクティブの可視化など、先進的なアナリティクス技術で予実差異を最小化し、迅速な経営判断を支援します。

予算策定のDX化による経営基盤強化におけるサービス提供アプローチとして、はじめにマスターデータの整備やETLパイプライン構築によるデータ統合を進め、データ基盤を構築します。次に時系列予測モデルや異常検知アルゴリズムなどAI／MLモデル開発を行い、予測エンジンを構築します。統合したデータを活かした分析モデルを可視化し、全社に展開することにより、分析時間の削減と意思決定の高速化、予測精度の向上を目指します。

意思決定の遅延や情報の非対称性、実行力の欠如など様々な問題から効果測定が困難になっています。

AIとワークフロー自動化で、分析から意思決定、実行までのサイクルを劇的な短縮を目指します。

意思決定の高速化と実行力の強化におけるサービス提供アプローチとして、財務データや業務KPIをインプットし、現状を分析したうえでプロセスを設計します。その後システムの実装を進め、運用の最適化を目的としたタスクの自動生成や進捗レポートの作成などのアウトプットへの落とし込みを実現します。

・経理の役割は「数字をまとめる人」となっており、経営・事業に対して「意思決定を支援する」機能が足りない
・FP&Aにおける分析手法・フレームワークが整備されておらず、示唆出しが担当者の経験と勘に依存している
・経営会議の目的が不明確で業績の振り返りに時間が取られ、打ち手の策定が進まない

その結果、経営・事業に対する意思決定において、組織的な再現性が不足している状況に陥っている日本企業が多く存在します。経理・財務組織が意思決定を支援するためには、「組織としての仕組み化」が必要になります。
経営に対して数字から論点を提示し、打ち手の方向性を導けるFP&A組織を設計することで、役割定義・分析手法・会議設計・全体配置を一体で整え、「経営支援」を可能にします。

FP&Aを現場、経営双方へのBP支援機能へ変革するためのサービス提供アプローチとして、FP&A機能を各部に配置し、分析は現場で行うことで経営報告の解像度の向上を達成します。

日本企業の約50%がデータ品質に懸念を持っています。

データ品質はFP&Aの生命線となる重要な観点になります。正しいデータなくして、正しい意思判断はできません。そこでレイヤーズ・コンサルティングでは現状のデータ品質およびあるべき品質とのGAPの可視化から、データ運用フローやルールの明確化、データ品質およびデータマネジメントコストの適正化まで、データドリブン経営の屋台骨を支えるデータマネジメントサイクルの構築を支援します。

意思決定の高速化と実行力の強化に向けたサービス提供アプローチとして、「データの放置＝データ品質の低下」と捉え、適正品質を担保する継続的なサイクルを構築します。

・多くの企業で、経理担当者の工数の大半が記帳・照合(リコンサイル)作業に集中している
・伝票起票・承認・仕訳確認が手作業中心であり、処理手順が明文化されていないケースが多い
・個々の担当者が勘・経験・記憶に依存して判断している部分が残り、再現性・標準性が確保しにくい
・特定の担当者が特定業務を握ることで、業務が属人化し、引継ぎ・応援・異動が困難

「伝票業務」・「固定資産」など、業務担当者への依存により業務負荷と品質が変動し、結果として、分析・改善・提案などの高付加価値業務に割く時間が確保できない状況になっています。管理部門を「数値管理主体」から、戦略立案と意思決定を支援する経営パートナーへ変革します。

リソースシフトによるFP&A機能基盤の構築におけるサービス提供アプローチとして、RPA×AIにより業務を再設計し、属人性のない運営モデルを確立することで、「判断と手順を標準化」する業務運営への変革を支援します。

・事業構造に基づくKPI体系が整理されていない（指標が乱立、見るべき「価値ドライバー」が不明）
・データは可視化されているが、要因分析が深まらない
・要因特定・解釈が担当者の経験に依存している（同じ数字でも、見る人によって結論が変わる）
・打ち手シナリオが体系化されておらず、検討に時間がかかる

BIは数値の可視化には強いが、要因の寄与度・相関・因果は提示できず経営会議が「説明の場」に留まり、「見える化自体が目的化」し意思決定が進まないことが課題になっています。

経理業務における従来のAI像は、集計・更新の自動化やコメント生成がイメージされていましたが、最新のAIは、要因分解・寄与度分析、価値ドライバーの特定など、業績データの相関や寄与を学習し、「利益に最も効くレバーはどこか」、「どの施策が効果的か」等、意思決定に直結する示唆を提示できるようになりつつあります。

AIを実装し、「先読み型FP&A」の実現に向けたサービス提供アプローチとして、KPIとデータを統合し、AIで事業の価値ドライバーを特定することで、「どこを動かせば効くか」 に基づく先読み型の意思決定を可能にするFP&Aを実現します。